利用Grid Search进行调参

最新推荐文章于 2023-05-25 11:17:24 发布

alicelmx

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分类专栏：机器学习和自然语言处理相关文章标签：机器学习调参方法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/alicelmx/article/details/83386189

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Grid Search是一种自动调参方法，通过穷举参数组合并使用交叉验证找到最佳设置。适用于小数据集，但随着数据量增加，计算成本高。文章介绍了GridSearchCV的参数及使用技巧，并给出了代码示例和运行结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Grid Search是咩？

即，网格搜索，是一种自动调参的方法。
为想要调参的参数设定一组候选值，然后网格搜索会穷举各种参数组合，根据设定的评分机制找到最好的那一组设置，主要用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。
缺点：这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。
官网：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html

参数及方法介绍

这个是每个API最关心的问题，因为坚持拿来主义的我们，还是得需要看下说明书。

class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise', return_train_score=True)

estimator：所使用的分类器，如estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split=100,min_samples_leaf=20,max_depth=8,max_features=‘sqrt’,random_state=10), 并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。每一个分类器都需要一个scoring参数，或者score方法。
param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值，param_grid =param_test1，param_test1 = {‘n_estimators’:range(10,71,10)}。
scoring :准确度评价标准，默认None,这时需要使用score函数；或者如scoring=‘roc_auc’，根据所选模型不同，评价准则不同。字符串（函数名），或是可调用对象，需要其函数签名形如：scorer(estimator, X, y)；如果是None，则使用estimator的误差估计函数。
cv :交叉验证参数，默认None，使用三折交叉验证。指定fold数量，默认为3，也可以是yield训练/测试数据的生成器。
refit :默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。
iid:默认True,为True时，默认为各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之和，而非各个fold的平均。
verbose：日志冗长度，int：冗长度，0：不输出训练过程，1：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出。
n_jobs: 并行数，int：个数,-1：跟CPU核数一致, 1:默认值。
pre_dispatch：指定总共分发的并行任务数。当n_jobs大于1时，数据将在每个运行点进行复制，这可能导致OOM，而设置pre_dispatch参数，则可以预先划分总共的job数量，使数据最多被复制pre_dispatch次。
grid.fit()：运行网格搜索
grid_scores_：给出不同参数情况下的评价结果
best_params_：描述了已取得最佳结果的参数的组合
best_score_：成员提供优化过程期间观察到的最好的评分

一个小窍门

GridSearchCV模块中，不同超参数的组合方式及其计算结果以字典的形式保存在 clf.cv_results_中，python的pandas模块提供了高效整理数据的方法，只需要3行代码即可解决问题。

    cv_result = pd.DataFrame.from_dict(clf.cv_results_)
    with open('cv_result.csv','w') as f:
    　　cv_result.to_csv(f)

代码

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.svm import SVC

digits = datasets.load_digits()

n_samples = len(digits.images)
X = digits.images.reshape((n_samples, -1))
y = digits.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.5, random_state=0)

tuned_parameters = [{
   'kernel': ['rbf'], 'gamma': [1e-3, 1e-4],
                     'C': [1, 10, 100, 1000]

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